CLS pooling（[CLS] pooling）についてわかりやすく整理しますね。

##基本アイデア

• BERTやModernBERTなどのTransformer系モデルは、入力文の先頭に特別なトークン [CLS] を付けます。
• モデルがエンコードを終えると、各トークン（単語）の隠れ状態ベクトルが得られます。
• そのうち 先頭の [CLS] トークンのベクトルを、「文全体の表現（sentence embedding）」として利用する方法を CLS pooling と呼びます。

##どうして [CLS] を使えるのか？

• 学習時に「この [CLS] ベクトルを使って最終的に分類タスクを解く」ように設計されているため、モデルは自然と [CLS] に文全体の意味を集約するようになります。
• 例えば BERT では、文の感情分析や文ペア関係判定（自然言語推論など）のタスクで [CLS] の出力が使われます。

##他のPooling手法との比較

• CLS pooling → [CLS] のベクトルをそのまま使う。 長所: 高速・シンプル。 短所: 文埋め込みの質がタスクによっては不安定になる。

• Mean pooling（平均プーリング） → 全トークンのベクトルを平均する。 長所: 安定した意味表現になりやすい。 短所: CLSに比べると計算コストはわずかに増える。

• Max pooling（最大プーリング） → 各次元ごとに最大値を取る。 特徴が際立ちやすいが、情報が偏ることもある。

##実用的な注意点

• 「文ベクトルとして汎用的に使いたい」場合（例: 検索・クラスタリング）は、CLS pooling よりも Mean pooling の方がよいケースが多い（Sentence-BERT もこちらを採用）。
• ただし、分類タスクの下流 fine-tuningでは CLS pooling が最適化されやすい。
• ModernBERT など長文対応モデルでは、CLS pooling だと先頭バイアス（文末情報を取り込みにくい）になることもあるので、平均プーリングや階層的プーリングが研究されている。

👉 まとめると：

• CLS pooling = [CLS] の出力ベクトルをそのまま文表現として使う方法
• 分類タスクには有効だが、汎用的な文埋め込みでは Mean pooling の方が安定することが多い。

ご希望なら、PyTorch / Hugging Face Transformers で CLS pooling と Mean pooling の実装例をコードで書きますか？